Т «МЗМВ« Оскар »продовж 2010 - 2012 рр., что представлені в Додатках Б (табл. Б.1, Б.2).
Рис. 3.1. Методичний алгоритм фінансового планування и прогнозування на Основі встановлення кореляційно-регресійніх залежних
Надалі здійснімо регресійне моделювання между результуюча Показники и чотірма обраності факторами помощью пакету «Аналіз даних» в MS Excel. Зокрема, зведемо вихідні дані до сіметрічної кореляційної матриці (таблиця 3.6), перевіряючі їх на щільність (тісноту) та наявність мультіколінеарності. Остання свідчіть про лінійну залежність между двома и более факторний ознакой ї обумовлює необходимость виключення таких факторів з економіко-математичної моделі.
Таблиця 3.6 Матриця вихідних даних для побудова кореляційно-регресійної моделі залежності чистого доходу ПрАТ «МЗМВ« Оскар »від ряду факторів та перевіркі зв язків между ними на щільність та наявність мультіколінеарності
УХ1Х2Х3Х4У1--------Х10,928661------Х2-0,7197-0,68931----Х30,956870,93286-0,69311--Х40,540270,74858-0,43560,649291
Про щільність зв язку можна сделать Висновок, зважаючі на величину Коефіцієнтів парної кореляції Пірсона, наведення в табл. 3.6. Согласно математично-статистичних канонів значення коефіцієнта кореляції пересувається в інтервалі [+1;- 1], тобто может буті позитивним (Існування прямого зв язку между результативності и факторний ознакой) i негативно (зворотна залежність), а чім Ближче наближається до одиниці, тім тіснішім вважається такий зв язок, починаючі з Позначки «0,7» [4 , с. 55].
Як бачим з табл. 3.1, между чистимо доходом (У) и трьома факторами-аргументами - собівартістю реалізованої продукції (Х1), коефіцієнтом Структури актівів (Х2) i коефіцієнтом фінансування (Х3) - спостерігається високий степень залежності, только у Першому и Третьому випадка зв язок между ними є зворотнього, а в іншому - прямі. При цьом зв язок между факторами Х1 и Х3 відзначається мультіколінеарність, относительно наявності якої технологія кореляційно-регресійного моделювання предполагает виключення одного з двох показніків, и за крітерієм величини коефіцієнта кореляції в моделі залішатіметься тієї, что має его віщим, тобто Х1.
Отже, на іншому етапі кореляційно-регресійного АНАЛІЗУ чистого доходу від реализации продукції ПрАТ «МЗМВ« Оскар », до которого залучаються фактори Х1 и Х2, отрімуємо економіко-математичну модель увазі:
(3.1)
З Рівняння регресії (3.1) можна сделать Висновок, что при збільшенні собівартості реалізованої продукції підприємства на одиницю ОБСЯГИ виручки зроста на 1,08 тис. грн., а ПРИРІСТ коефіцієнта Структури актівів на одну соту, навпаки, зменшіть величину результативного сертифіката № на 20159,98 тис. грн.
Для ОЦІНКИ якості Рівняння регресії вікорістаємо набор стандартних статистичних показніків (табл. 3.7).
Коефіцієнт множінної регресії R=0,925 вказує на очень тісній звязок между результатом и факторами. Статистика R-квадрат свідчіть, что побудовали модель пояснює 85,5% дісперсії чистого доходу, решта 14,5% визначаються дією других факторів, Які НЕ включені до Рівняння регресії, но їх Сукупний Вплив є достаточно вагом. Тобто з Огляду на Високі значення Коефіцієнтів множінної регресії та детермінації дана залежність є закономірною. Крітерій Фішера дорівнює 35,43, что набагато перевіщує табличного значення та вказує на високий рівень достовірності результатів оцінювання.
Для обґрунтування статистичної значущості Коефіцієнтів регресії здійснюється розрахунок t-крітерію Стьюдента за формулою [34, с. 91]:
(3.2)
Кореляційній звязок вважається статистично значимим, если gt ;, де - розрахункове значення крітерію Стьюдента, а - табличних для заданого уровня імовірності і (n - 2) ступенів вільності (n - Кількість періодів дослідження). З табліці 3.7 видно, что як для факторний ознакой Х1 и Х2, так и для Y-Перетин ця Умова віконується в повній мірі.
Таблиця 3.7 Оцінка адекватності кореляційно-регресійної моделі залежності чистого доходу ПрАТ «МЗМВ« Оскар »від собівартості реалізованої продукції та коефіцієнта Структури актівів
ПоказнікіЗначенняРегресійна статістікаКоефіцієнт множінної регресії R0,925Коефіцієнт детермінації R0,855Нормованій коефіцієнт детермінації R0,831Стандартна помілка11083,27Дісперсійній аналізdfSSMSF (крітерій Фішера) степень свободіСума квадратів відхиленьДисперсіярозрахунковийтабличний1значимістьРегресія28703540285,60435177014335,436,700,12Залишок121474067245,34122838937,1Всього1410177607530,93--Кореляційний аналізКоефіцієнтіСтандартна помілкаt-крітерій Стьюдентаt-крітерій Стьюдента (табличних значення)1Y-перетин37022,4819050,121,942,98Х11,080,205,52Х2-20159,9818965,48-1,061критичне значення t-крітерію Стьюдента и крітерію Фішера взято для уровня значімості () 0,01
<...
